본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.
Many interesting properties of a space curve C in E$^3$ may be investigated by means of the concept of spherical indicatrix of tangent, principal normal, or binormal, to C. The purpose of the present paper is to derive the representations of the Frenet frame field., curvature, and torsion of spherical indicatrix to C in terms of the quantities associated with C. Furthermore, several interesting properties of spherical indicatrix are found in the present paper.
2020 년대 K-Pop 시장은 보이그룹보다 걸그룹이, 3 세대보다 4 세대가 전반에서 주목받았다. 해당 논문은 걸그룹의 세대가 바뀌기 시작했는지 알아보고자 가사 군집화에 대한 방법과 결과를 제시한다. 2013 년부터 2022 년까지 발표된 47 개 그룹의 1469 곡에 대한 메타정보를 수집하여 가사 정보와 가사 외 메타정보로 분류하여 각각 수치화했다. 가사 정보는 선행연구를 기반으로 단어역문서 빈도 벡터화를 적용한 뒤 상위 벡터 값만 선정하는 전처리를 하였다. 가사 외 메타정보는 가사 정보만 사용했을 때의 편향성을 줄이고 더 좋은 군집화 결과를 보여주기 위해 One-Hot Encoding 으로 전처리하여 적용했다. 전처리된 데이터에 대한 군집화 성능은 Spherical K-Means 의 Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz Score 가 Hierarchical Clustering 에 비해 각각 129%, 45% 더 높았다. 본 연구는 한국 대중가요 발전사와 걸그룹 가사 분석 및 군집화 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Prediction of the maximum packing volume fraction with non-spherical particles has been one of the important problems in powder technology. The sphericity of fly ash particles depending on the particle diameter was measured by means of a CCD image processing instrument. An algorithm to predict the maximum packing volume fraction with non-spherical particles is proposed. The maximum packing volume fraction is used to predict the slurry viscosity under well dispersed conditions. For this purpose, Simha's cell model is applied for concentrated slurry with wide particle size distribution. Also, Usui's model developed for aggregative slurries is applied to predict the non-Newtonian viscosity of dense fly ash - water slurry. It is certified that the maximum packing volume fraction for non-spherical particles can be successfully used to predict slurry viscosity. The pressure drop in a pipe flow is predicted by using the non-Newtonian viscosity of dense fly ash-water slurry obtained by the present model. The predicted relationship between pressure drop and flow rate results in a good agreement with the experimented data obtained for a test rig with 50 mm inner diameter tube. Base on the design procedure proposed in this study, a feasibility study of fly ash hydraulic transportation system from a coal-fired power station to a controlled deposit site is carried out to give a future prospect of inexpensive fly ash transportation technology.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.111-117
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2000
One of the major limitations of productivity and quality in metal cutting is the machining accuracy of machine tools. The machining accuracy is affected by geometric errors, thermally-induced errors, and the deterioration of the machine tools. Geometric and thermal errors of machine tools should be measured and compensated to manufacture high quality products. In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. This paper models the thermal errors for error analysis and develops an on-the-machine measurement system by which the volumetric errors are measured and compensated. The thermal error is modeled by means of angularity errors of a column and thermal drift error of the spindle unit which are measured by the touch probe unit with a star type styluses and a designed spherical ball artifact (SBA). Experiments show that the developed system provides a high measuring accuracy, with repeatability of $\pm$2$\mu\textrm{m}$ in X, Y and Z directions. It is believed that the developed measurement system can be also applied to the machine tools with CNC controller. In addition, machining accuracy and product quality can be also improved by using the developed measurement system when the spherical ball artifact is mounted on a modular fixture.
티타늄 담지 구형활성탄(spherical activated carbon, SPAC)을 제조하여 유동상 광촉매 반응에 적용하고 그 특성을 평가하였다. 티타늄을 담지하기 위하여 염화티타늄용액으로 이온교환 처리된 이온교환수지를 열처리 과정을 통하여 구형활성탄으로 변환시켜 주었다. 열처리 과정 중 감량되는 성분 및 무게 변화는 TGA/MS 분석을 통하여 알아보았으며,Ti을 함유한 구형활성탄의 물리화학적 성질은 SEM, XRD, EPMA, ESR, EDS, BET와 같은 분석을 통하여 그 특성을 알아보았다. 그 결과 Ti-구형활성탄의 입자 크기는 $350{\mu}m{\sim}400{\mu}m$, 비표면적은 $617m^2/g$ 이였으며, 담지 된 티타늄은 $TiO_2$ anatase 형태와 rutile 형태가 주를 이루고 있음을 알 수 있었다. 구형활성탄에 담지 된 $TiO_2$는 약 6 wt%로 균일한 분산도로 구형활성탄 표면에 담지 된 것을 EPMA 분석을 통해 알 수 있었다. 더욱이 ESR 분석을 통하여 간접적인 광촉매 활성을 확인할 수 있었으며, 따라서 이러한 결과들을 바탕으로 유동상 광반응조를 이용한 HA(humic acid) 광분해 반응에 적용하였다. 그 결과, 제거 효율이 약 70% 정도로 높게 나타났을 뿐만 아니라 반응 중에도 Ti-구형활성탄의 강도가 계속 유지되어 유동상 반응에서의 광분해 촉매로서 활용가능성을 보여주었다.
In this paper, we present an algorithm for the analysis of poses while playing table-tennis using action recognition. We use Kinect as the 3D sensor and 3D skeleton data provided by Kinect for further processing. We adopt a spherical coordinate system and feature selected using k-means clustering. We automatically detect the starting and ending frame and discriminate the action of table-tennis into two groups of forehand and backhand swing. Each swing is modeled using HMM(Hidden Markov Model) and we used a dataset composed of 200 sequences from two players. We can discriminate two types of table tennis swing in real-time. Also, it can provide analysis according to similarities found in good poses.
K-means는 알고리즘의 단순함과 효율적인 구현이 가능함으로 인해 군집화를 위해 현재까지 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 하지만 K-means는 집단의 개수가 사전에 결정되어야 하는 근본적인 문제점이 있다. 이 논문에서는 BIC(Bayesian information criterion) 점수를 이용하여 효율적으로 집단의 개수를 추정할 수 있는 X-means 알고리즘을 확장한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 X-means 방법을 따르면서 집단이 임의의 분산 행렬을 가질 수 있도록 함으로써 X-means 알고리즘이 원형 집단만을 허용함에 따른 over-fitting을 개선한다. 제안한 방법은 하나의 집단에서 시작하여 계속해서 집단을 나누어가는 하향식 방법으로, BIC score를 최대로 증가시키는 집단을 분할해 나간다. 제안한 알고리즘은 Modified X-means(MX-means)와 Generalized X-means(GX-means)의 두 가지로, 전자는 K-means 알고리즘을, 후자는 EM 알고리즘을 사용하여 현재 주어진 집단들에서 최적의 분할을 찾아낸다. MX-means는 GX-means보다 그 속도에서 앞서지만 집단들이 중첩 된 경우에는 올바른 집단을 찾아낼 수 없는 단점이 있다. GX-means는 실행 속도가 느린 단점이 있지만 집단들이 중첩된 경우에도 안정적으로 집단들을 찾아낼 수 있다. 이러한 점들은 일련의 실험을 통해서 확인할 수 있으며, 제안한 방법들이 기존의 방법들에 비해 나은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
난소화성 덱스트린 혼합비율을 발효홍삼농축액의 40, 50, 60%가 되도록 발효홍삼농축액을 제조한 다음 유동층 코팅기의 분무속도, 분무압력, 제품온도를 변수로 조정하면서 발효홍삼농축액 구형과립을 제조하였다. 발효홍삼농축액 구형과립의 용해시간은 6.4초로 발효홍삼농축액의 11.3초보다 훨씬 짧아 발효홍삼농축액을 구형과립 형태로 제조하면 발효홍삼농축액의 섭취 시 불편함이 상당히 개선될 수 있음을 보여 주었다. 특히 발효홍삼농축액 구형과립의 입사각은 14.89도로 발효홍삼농축액 분말의 40.77도와 비교 시 흐름성이 아주 좋음을 보여 주었는데, 발효홍삼농축액 구형과립의 아주 높은 흐름성은 액상 형태인 발효홍삼농축액의 문제점을 해결해 줄 새로운 제형의 발효홍삼제품이 될 것으로 판단되었다. 난소화성 덱스트린 혼합비율이 높을수록 입사각이 낮아져 발효홍삼농축액 구형과립의 흐름성 및 편리성을 증진시키기 위해서는 난소화성 덱스트린의 혼합비율을 높여야 함을 알 수 있었으며, 난소화성 덱스트린 혼합비율별 발효홍삼농축액 구형과립의 용해시간은 통계적으로 유의차가 없음을 보여 주었다. 난소화성 덱스트린 50% 및 발효홍삼농축액 고형분 50%를 혼합한 용액으로 분무속도 5.40 mL/min, 분무압력 2.15 bar, 제품온도 $83.03^{\circ}C$의 유동층 코팅 조건으로 제조하면 발효홍삼농축액 구형과립의 수율은 87.78%가 될 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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